1. 公共表达式CTE
公用表表达式 (CTE) 具有一个重要的优点,那就是能够引用其自身,从而创建递归 CTE。递归 CTE 是一个重复执行初始 CTE 以返回数据子集直到获取完整结果集的公用表表达式。
如下面的例子,可以递归把组织名放到一起。
其实CTE的作用就相当于子查询
![](https://images2017.cnblogs.com/blog/958472/201801/958472-20180123155758178-1987494540.png)
2.窗口函数、分区函数
窗口函数和聚集函数一样都是对定义的行集(组)进行聚集,但是不像聚集一样只返回一个值,窗口函数可以为每个组返回多个值,执行聚集的行组是窗口(因此称为‘窗口函数’)。窗口函数是在聚集函数的基础上加了一个 over(),所有的聚集函数都可以利用这种方式转换成窗口函数。窗口函数是最后才执行的,在order by 之前,where和group
by之后
Partition By分区子句:可以根据partition by子句定义行的分区或组,以完成聚集,如果使用空括号,那么整个结果集就是分区,窗口函数将对它进行聚集计算,可以把Partition By看成是移动的Group By,可以用Partition By对定义的行组计算聚集(当遇到新的组时复位),并返回每个值(每个组中的成员),而不是用一个组表示表中这个值的所有实例。
![](https://images2017.cnblogs.com/blog/958472/201801/958472-20180123155816428-1414621241.png)
窗口函数除了用于聚集函数sum,count,avg等之外,还有row_number(计算行数),rank(排名),lead()
,lag()前移后移 在日常工作中使用也很大;
3.FOR XML Path
这个在sql server中的作用主要是把行数据转列。在mysql中有group_concat,DB2中有listagg,而sql server中没有,所以用for xml path
如下,我要取得年月,直接查询是这样的
![](https://images2017.cnblogs.com/blog/958472/201801/958472-20180123155905350-1018968224.png)
当我在后面加上了for xml path 后就得到了一行的结果:
![](https://images2017.cnblogs.com/blog/958472/201801/958472-20180123155913912-1232359925.png)
用字符串处理函数去掉前面的第一个逗号,就可以得到一个可用的字符串,用于存储过程之类的;
4.PIVOT 和UNPIVOT 行列转换函数
PIVOT:行转列,下面的代码实现的是,选择orderid为71774和71780的两个产品作为列名,以productID作为行,得到汇总数据
![](https://images2017.cnblogs.com/blog/958472/201801/958472-20180123155942647-2040913021.png)
UNPIVOT 列转行
贴一个官方教程的例子:
--Create the table and insert values as portrayed in the previous example.
CREATE TABLE pvt (VendorID int, Emp1 int, Emp2 int,
Emp3 int, Emp4 int, Emp5 int);
GO
INSERT INTO pvt VALUES (1,4,3,5,4,4);
INSERT INTO pvt VALUES (2,4,1,5,5,5);
INSERT INTO pvt VALUES (3,4,3,5,4,4);
INSERT INTO pvt VALUES (4,4,2,5,5,4);
INSERT INTO pvt VALUES (5,5,1,5,5,5);
GO
--Unpivot the table.
SELECT VendorID, Employee, Orders
FROM
(SELECT VendorID, Emp1, Emp2, Emp3, Emp4, Emp5
FROM pvt) p
UNPIVOT
(Orders FOR Employee IN
(Emp1, Emp2, Emp3, Emp4, Emp5)
)AS unpvt;
GO
运行结果:
![](https://images2017.cnblogs.com/blog/958472/201801/958472-20180123160056037-1570100634.png)
5.Merge 的应用 主要用于更新数据,贴一个我写的存储
--Create the table and insert values as portrayed in the previous example.
CREATE TABLE pvt (VendorID int, Emp1 int, Emp2 int,
Emp3 int, Emp4 int, Emp5 int);
GO
INSERT INTO pvt VALUES (1,4,3,5,4,4);
INSERT INTO pvt VALUES (2,4,1,5,5,5);
INSERT INTO pvt VALUES (3,4,3,5,4,4);
INSERT INTO pvt VALUES (4,4,2,5,5,4);
INSERT INTO pvt VALUES (5,5,1,5,5,5);
GO
--Unpivot the table.
SELECT VendorID, Employee, Orders
FROM
(SELECT VendorID, Emp1, Emp2, Emp3, Emp4, Emp5
FROM pvt) p
UNPIVOT
(Orders FOR Employee IN
(Emp1, Emp2, Emp3, Emp4, Emp5)
)AS unpvt;
GO
6.动态sql
文本拼接语句 缺点:1.容易被注入,被黑 最好不用
2.容易报错,如西安的拼音 xi'an
-- 实例1
DECLARE @sql NVARCHAR(1000)
SET @sql='select * from '+'[SalesLT].[Customer]'
PRINT @sql
--EXEC(@sql)
EXECUTE(@sql)
-- 实例2
DECLARE @sql NVARCHAR(1000),@i NVARCHAR(50)
--SET @i=100
SET @sql=N'select getdate()'
SET @sql=@sql+';select @i'
--EXECUTE(@sql)
DECLARE @we NVARCHAR(50)='xi''an'
EXEC sys.sp_executesql @sql,N'@i NVARCHAR(50)',@we -- 变量必须是unixcode 字符传入
-- 实例3 可计算
DECLARE @sql NVARCHAR(1000),@i INT,@j int
--SET @i=100
SET @sql=N'select getdate()'
SET @sql=@sql+';select @i+@j'
--EXECUTE(@sql)
SET @i=500
SET @j=1
EXEC sys.sp_executesql @sql,N'@i INT,@j int',@i,@j
7.ON条件 在使用left jion时,on和where条件的区别如下:
on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
where条件是在临时表生成好后,再对临时表进行过滤的条件。这时已经没有left join的含义(必须返回左边表的记录)了,条件不为真的就全部过滤掉
举个例子:
先创建t1,t2两个表
CREATE TABLE t1 (
a CHAR(1)
)
INSERT INTO t1 VALUES('A'),('B'),('C')
CREATE TABLE t2 (
a CHAR(1)
)
INSERT INTO t2 VALUES('B'),('C'),('D')
以下是限制left join 左边的表的结果,可以看到上面的才是我们想要的结果
以下是限制t2的结果,可以发现把条件放在on后面才是我们想要的结果
![](https://images2017.cnblogs.com/blog/958472/201801/958472-20180123160259178-104672831.png)
8.Except 和Intersect
比较两个查询的结果,返回非重复值。
EXCEPT 从左查询中返回右查询没有找到的所有非重复值。
INTERSECT 返回 INTERSECT 操作数左右两边的两个查询都返回的所有非重复值,即二者交集。
还是用刚刚的表,t1中是ABC,t2中是BCD
那么EXCEPT返回的是A
INTERSECT返回的是BC
![](https://images2017.cnblogs.com/blog/958472/201801/958472-20180123160313115-1025400632.png)
![](https://images2017.cnblogs.com/blog/958472/201801/958472-20180123160322100-1750585979.png)